查看sklearn支持的评价指标: import sklearn sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score ...
在sklearn中包含四种评价尺度,分别为mean squared error mean absolute error explained variance score 和 r score。 均方差 mean squared error 平均绝对值误差 mean absolute error 可释方差得分 explained variance score explained variation m ...
2017-07-30 18:28 0 1382 推荐指数:
查看sklearn支持的评价指标: import sklearn sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score ...
sklearn中的指标都在sklearn.metric包下,与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下,聚类相关的指标分为两类:有监督指标和无监督指标,这两类指标分别在sklearn ...
准确率 Accuracy 精确率 Precision 召回率 Recall F1(综合Precision与Recall) ROC曲线 PR曲线 ...
按照推荐任务的不同,最常用的推荐质量度量方法可以划分为三类: (1)对预测的评分进行评估,适用于评分预测任务。 (2)对预测的item集合进行评估,适用于Top-N推荐任务。 (3)按排名列表对推荐效 ...
今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。 对于这个需求,我们可以用sklearn来解决,方法并没有难,笔者在此仅做记录,供自己以后以及读者参考 ...
机器学习中的评价指标--01 在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的最终目标,如准确率,召回率,敏感度等等,但是性能指标常常因为不可微分,无法作为优化 ...